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J-GLOBAL ID：202002285907349525   整理番号：20A1701869

グループディスカッションの質の推定に有効な特徴量の分析

Analysis of effective features for estimating group performance using multimodal information

著者 (3件)： 戸谷爽太郎 (北陸先端科学技術大学院大) ,  三浦郷 (北陸先端科学技術大学院大) ,  岡田将吾 (北陸先端科学技術大学院大)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Conference of JSAI (Web))
巻： 34th  ページ： ROMBUNNO.4E2-OS-19a-01 (WEB ONLY)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U1701A  ISSN： 2758-7347  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 集団の意思決定は互いに認知的刺激を受けるなどの利点がある一方,必ずしも個人の意思決定より良い結果が得られるとは限らない.こうした集団意思決定における欠点を緩和するため,本研究では,集団意思決定方法の一つであるグループディスカッション(GD)を題材として,GDの質を評価し,質の改善・向上を支援するシステムに応用可能な技術を提案する.発話ターン,韻律,言語,動作といった情報をマルチモーダル特徴量として抽出し,プロダクトディメンジョンに基づき評定された各グループのGDの質を推定するモデルを機械学習により構築・評価した.特に,ディスカッション中の序盤・中盤・終盤で質の推定に有効な特徴量を分析する.(著者抄録)

シソーラス用語： *意思決定 ,  順序 ,  多モード ,  *特徴抽出 ,  機械学習 ,  *コーパス ,  精度 ,  発話 ,  *会話 ,  埋込み【写像】 ,  自然言語処理 ,  実験
準シソーラス用語： *グループディスカッション ,  マルチモーダル ,  集団意思決定 ,  *推定モデル ,  推定精度 ,  対話コーパス ,  特徴分析 ,  発話順番 ,  分散表現 ,  評価実験

分類 (3件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： グループディスカッション ,  質 ,  推定 ,  特徴量 ,  分析